包含课程

  • 1626人 学习人数
    4.4分 课程评分
    Python数据分析零基础入门实战
    课程以Python 基础入门开始学习,通过对Python 工具和基础知识的学习后,接下来我们会通过数据分析的几个案例入手,可以快速让大家如何掌握项目中的数据分析如何处理,同时也是你入门机器学习的一个基础教程。在掌握了Python后,可以选择Python的其中一个方向进行深入研究,不管对于自身升职找工作,还是对于自身IT专业能力的提升,都是非常有帮助的。
    人工智能
    机器学习
    python
    数据分析
    工作
  • 4203人 学习人数
    4.4分 课程评分
    Python数据可视化库Seaborn
    Python数据可视化库Seaborn,通过学习本教程,可以快速掌握Seaborn可视化操作。本案例中结合泰坦尼克号,鸢尾花数据,国际航班飞行数据 Python数据可视化库Seaborn,通过学习本教程,可以快速掌握Seaborn可视化操作。
    python
    数据可视化
    编程语言
    人工智能
  • 2324人 学习人数
    4.6分 课程评分
    Python数据可视化 Matplotlib实战 视频课程
    随着人工智能的复兴,越来越多AI的架构采用Python语言来开发,因此学会Matplotlib处理数据,就成为当下急需的技能。本课程是基于Python的Matplotlib库来进行数据的可视化,通过完成本课可以掌握技术:Python基本语法、Pandas 数据分析和处理使用、使用Matplotlib进行数据可视化等。项目实战内容:泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据 课程特点: 多行业实战项目教学 + 同步配套完整代码 + 零基础学习matplotlib数据分析可视化操作 + Pandas 数据分析
    人工智能
    NLP
    python
    数据可视化
    视频
  • 7229人 学习人数
    4.6分 课程评分
    Python数据可视化教程:基于Plotly的动态可视化绘图
    以Python为基础进行数据分析,Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。项目案例包括泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据进行可视化图表分析,可以快速让大家如何掌握项目中的数据分析如何处理。 项目实战内容:泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据
    python
    数据可视化
    可视化
    编程语言
    Python
  • 5122人 学习人数
    4.7分 课程评分
    Python数据分析案例实战 视频课程
    Python 数据分析+pyecharts 可视化 + Flask Web端服务 + 2大真实项目 手把手实战教程. Python数据分析课程以Python为核心工具,结合其工具包pyecharts+开发IDEA pycharm + web 框架Flask。课程以案例为中心,结合案例讲解让同学们更清晰的掌握每一个知识点的应用与工作流程。2大项目案例: 重点讲解 开发架构 + 部署上线流程,手把手实战教学。  1. 开发架构 (1)基于PyCharm + Flask + Echarts + Python+Pandas 组合进行数据分析全栈开发 (2)PyCharm: 项目开发的IDEA; (3)Flask:作为WEB框架,主要连接后端服务数据。主要演示: 前后端分离架构 + 模板直接渲染架构; (4)Echarts: 这里使用pyecharts 作为可视化数据展示; (5)Python: 作为后端数据生成的语言; (6)Pandas: 主要作为数据分析库; 2 部署线上服务案例 (1)资讯类项目-基于Flask 模板渲染 词云; (2)人口统计项目-基于Flask 前后端分离 Line 和 Bar 组合 数据统计; 课程特色 课程风格通俗易懂 案例内容持续更新 简单易懂,接地气的案例 有效,提供所有数据和代码
    python
    数据分析
    视频
    编程语言
    Python
  • 2107人 学习人数
    4.7分 课程评分
    人工智能-深度学习框架-Pytorch案例实战视频课程
    Pytorch是facebook开源的深度学习(包括机器学习)框架,伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。 本课程从卷积神经网络CNN 开始讲起,逐步延伸到深度学习各大神经网络,全程原理和案例代码实战,一步步带大家入门如何使用Pytorch玩转深度学习。 课程风格通俗易懂,快速掌握当下最热门的深度学习框架!最后通过 kaggle 的一个比赛项目:猫狗分类,通过Pytorch 深度学习工具来完成我们的项目。
    深度学习
    人工智能
    框架
    视频
    编程语言
  • 19853人 学习人数
    4.8分 课程评分
    基于深度学习的垃圾图像分类
    【课程介绍】       Pytorch项目实战 垃圾分类 课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,结合当下最新话题-垃圾分类问题为实际业务出发点,介绍最前沿的深度学习解决方案。     从0到1讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。     课程结合当下深度学习热门领域,尤其是基于facebook 开源分类神器ResNext101网络架构,对网络架构进行调整,以计算机视觉为核心讲解各大网络的应用于实战方法,适合快速入门与进阶提升。【课程要求】 (1)开发环境:python版本:Python3.7+; torch 版本:1.2.0+; torchvision版本:0.4.0+ (2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学员收货:掌握最新科技图像分类关键技术; (5)学员资料:内含完整程序源码和数据集; (6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码 【课程特色】 阵容强大 讲师一直从事与一线项目开发,高级算法专家,一直从事于图像、NLP、个性化推荐系统热门技术领域。 仅跟前沿 基于当前热门讨论话题:垃圾分类,课程采用学术届和工业届最新前沿技术知识要点。 实战为先 根据实际深度学习工业场景-垃圾分类,从产品需求、产品设计和方案设计、产品技术功能实现、模型上线部署。精心设计工业实战项目 保障效果 项目实战方向包含了学术届和工业届最前沿技术要点 项目包装简历优化 课程内垃圾分类图像实战项目完成后可以直接优化到简历中 【课程思维导图】 【课程实战案例】
    深度学习
    人工智能
    python
    计算机视觉
    pytorch
  • 772人 学习人数
    4.6分 课程评分
    深度学习之多目标输出图片分类
    《 深度学习之多目标输出图片分类(PyTorch版) 》课程从实战的角度出发,基于电商业务(例如:京东、淘宝等)真实数据集并结合实际业务出发点,介绍深度学习多目标图片分类解决方案和代码实现,通过本课程,彻底掌握多目标输出图片分类业务需求。     从0到1讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握多目标输出图片分类解决方案和功能实现。    
    PyTorch
    多标签图片分类
    计算机视觉
    多标签分类
    人工智能
  • 1889人 学习人数
    4.5分 课程评分
    深度学习之多标签图片分类
    《深度学习之多标签图片分类(PyTorch版) 》课程从实战的角度出发,基于真实数据集并结合实际业务出发点,介绍深度学习多标签图片分类通用解决方案,通过本课程,彻底掌握多标签图片分类项目。   从0到1讲解如何场景业务分析、进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,让大家彻底掌握图片多标签提取解决方案和项目实战。  
    NLP
    多标签图片分类
    人工智能
    多标签分类
    图片分类
  • 3281人 学习人数
    4.8分 课程评分
    深度学习之以图搜图实战(PyTorch + Faiss)
     《深度学习之以图搜图实战(PyTorch + Faiss) 》课程从实战的角度出发,方案来源于工业界实际业务应用(例如:京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等)。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取,结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,完成图片特征索引构建和在线图片检索。    从0到1完成以图搜图的功能实现,针对课程业务分析、数据处理,图片特征索引构建和优化,在线图片检索功能全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。   老师的授课风格: 以实战为主,结合理论,提供免费技术答疑和交流。让大家彻底掌握基于深度学习的图像搜索方案和功能实现。
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    PyTorch
    计算机视觉
    Faiss

套餐介绍

1. Python数据分析 2. 深度学习-图片分类(PyTorch猫狗分类和垃圾分类) 3. 深度学习-多标签分类(PyTorch图片打标签) 4. 深度学习-以图搜图(掌握Faiss和PyTorch工具,项目类似百度、360等领域以图搜图;京东,淘宝搜图;教育领域拍照搜题功能等)